# IA prevê chances de sobrevivência de pacientes com câncer a partir de selfie

- Seção: Tecnologia
- Fonte: Olhar Digital (https://olhardigital.com.br/2026/10/20/medicina-e-saude/ia-preve-chances-de-sobrevivencia-de-pacientes-com-cancer-a-partir-de-selfie/)
- Publicado em: 2026-10-20T13:34:31.000Z
- URL: https://www.itatiba1.com.br/noticia/1269435-ia-preve-chances-de-sobrevivencia-de-pacientes-com-cancer-a-partir-de-selfie

> Uma inteligência artificial desenvolvida por pesquisadores do sistema de saúde Mass General Brigham, nos Estados Unidos, consegue estimar a idade biológica e prever as chances de sobrevivência de pacientes com câncer a partir de uma fotografia do rosto.

Publicado na revista The Lancet Digital Health , o estudo investiga como essa análise pode ajudar médicos a avaliar pacientes antes de indicar tratamentos intensivos. A ferramenta ainda precisa passar por novas pesquisas antes de ser adotada na prática clínica em larga escala.

Rugas, testa e têmporas estão entre as regiões analisadas pelo modelo que estima a idade biológica. – Imagem criada por inteligência artificial: Gemini/Olhar Digital

Como a IA analisa o rosto

O sistema foi treinado com mais de 40 milhões de fotografias faciais de pessoas de diferentes idades e origens étnicas. Desse modelo surgiram duas ferramentas com funções distintas.

A FAHR-FaceAge estima a idade biológica — aquela que uma pessoa aparenta ter — e utiliza essa informação para avaliar o prognóstico de pacientes com câncer. Já a FAHR-FaceSurvival prevê as chances de sobrevivência diretamente pela imagem, sem depender da estimativa de idade.

Cada ferramenta também observa regiões específicas do rosto. A FAHR-FaceAge analisa as rugas entre o nariz e os cantos da boca, a testa e as têmporas. A FAHR-FaceSurvival concentra a atenção na área abaixo dos olhos e ao redor da parte superior do nariz.

“Até onde sabemos, esta é a primeira demonstração de que um modelo de IA pode prever diretamente a sobrevivência ao câncer a partir de uma simples fotografia”, afirmou Hugo Aerts, um dos autores principais do estudo.

O que os resultados revelaram

Para avaliar o modelo, os pesquisadores analisaram pacientes com câncer submetidos à radioterapia nos Estados Unidos. Durante um acompanhamento médio de quatro anos, aqueles que aparentavam ter pelo menos cinco anos a mais do que sua idade real apresentaram risco de morte 21% maior que o dos demais participantes.

No grupo que parecia pelo menos cinco anos mais jovem, o risco foi 17% menor. Os resultados indicam uma associação entre a idade aparente estimada pela IA e a sobrevivência, mas não demonstram que a aparência, por si só, determine o resultado do tratamento.

O estudo também encontrou relações entre o envelhecimento facial estimado pelo sistema e hábitos de vida, como:

Consumo elevado de bebidas alcoólicas;

Uso de drogas;

Outro resultado chamou a atenção dos pesquisadores: a FAHR-FaceAge manteve resultados consistentes diante de variações nas fotografias, incluindo mudanças de iluminação, posição do rosto, expressão facial e maquiagem. O desempenho também se manteve estável na maioria dos procedimentos de cirurgia plástica avaliados, embora tenha ocorrido uma pequena alteração após rinoplastias.

Estudo encontrou risco de morte 21% maior entre pacientes que aparentavam ser pelo menos cinco anos mais velhos. Já entre os pacientes que aparentavam ser mais jovens, o risco de morte foi 17% menor durante o acompanhamento. Imagem: Grustock/Shutterstock

O que falta para chegar aos consultórios

A tecnologia poderá fornecer informações complementares na avaliação de pacientes antes de cirurgias, radioterapia e outros tratamentos contra o câncer. Também poderá ajudar a estimar o risco de complicações após procedimentos de grande porte.

Raymond Mak, oncologista especializado em radioterapia no Mass General Brigham, explicou que a proposta é apoiar decisões médicas individualizadas. Segundo ele, os profissionais precisam de métodos melhores para avaliar a condição física dos pacientes antes de recomendar tratamentos intensivos.

O uso clínico, porém, ainda depende de novas pesquisas. Embora uma fotografia seja simples de obter, os resultados precisam ser validados antes que a análise facial possa integrar as decisões de tratamento.

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